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龙图腾网获悉杭州师范大学申请的专利一种基于增强型双分支融合模型的人脸深度伪造检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119723638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411781149.8，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于增强型双分支融合模型的人脸深度伪造检测方法是由李秀梅;周正鑫;孙军梅;姚茂群设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增强型双分支融合模型的人脸深度伪造检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于增强型双分支融合模型的人脸深度伪造检测方法。本发明采用一种新型增强双分支融合模型，以提高基于CNN的人脸深度伪造检测器的鲁棒性和泛化能力。首先增强人脸图像中的RGB高频噪声以提取其异常特征，然后进行保留融合。具体而言，使用深度可分离卷积模块，来提高提取图像特征时的模型性能。还使用选择性核模块，通过动态调整卷积核，自适应地提取更具代表性的噪声特征。此外，本发明设计了多尺度通道空间注意融合模块，有效融合了各部分的特征信息，从而减少了模型的过拟合，增强了模型的鲁棒性和泛化能力。最后，在多个基准数据集上的综合评估，证实了本方法在鲁棒性和泛化方面有显著的提升。

本发明授权一种基于增强型双分支融合模型的人脸深度伪造检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于增强型双分支融合模型的人脸深度伪造检测方法，其特征在于该方法包括以下步骤： 步骤一、构建训练集 将带有标签的人脸伪造视频与原始视频进行对齐，并进行预处理； 步骤二、搭建增强型双分支融合模型，并利用训练集进行训练； 所述增强型双分支融合模型包括并行设置的RGB分支、高频噪声分支，以及多尺度分支融合模块BFM； 所述RGB分支包括深度可分离卷积模块DSCM、跨模态一致性增强模块CMCE； 所述高频噪声分支包括空间丰富模型SRM、可选择性核模块SKM、与所述RGB分支共用的跨模态一致性增强模块CMCE； 所述多尺度分支融合模块BFM对RGB分支和高频噪声分支进行多尺度特征提取，然后在空间和通道上交叉融合； 步骤三、使用多种人脸伪造数据集对训练好的增强型双分支融合模型进行测试，并在测试时对训练好的增强型双分支融合模型关注点进行检测，仅获得检测真伪结果；最终利用训练并测试好的增强型双分支融合模型实现人脸伪造检测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州师范大学，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区余杭塘路2318号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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